按照文档步骤运行python launch.py --listen 无法正常启动，这个是什么原因

这个问题是关于PyTorch无法使用GPU的问题。这个问题通常是由于环境配置或代码设置的问题导致的。

选择安装和使用 Stable Diffusion WebUI 来完成实验。这一步是没有完成吧，没有做好基础搭建。https://developer.aliyun.com/adc/scenario/exp/f4c01f9be9224611b35197d545923fda?spm=a2c6h.13858375.0.i0.7aeb4759ZPO2lC

安装基础工具。
Stable Diffusion WebUI 的安装与运行需要使用到一些工具软件，我们需要先通过 Yum 安装它们。

sudo yum install -y git conda mesa-libGL zlib-devel libjpeg-turbo-devel
初始化Conda：

conda init bash
. ~/.bashrc

利用Conda创建Python虚拟环境。
这里我们采用官方推荐的Python版本3.10.6：

conda create -y --name py310 python=3.10.6
激活Python3.10.6（重要）：

conda activate py310

拉取 Stable Diffusion WebUI 代码。
接着，我们从 Github 上获取最新的 Stable Diffusion WebUI 代码。

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
说明：由于 Github 访问存在不稳定性，可能需要多试几次。

项目下载完成后，我们将 Web Terminal 的操作目录设置为项目所在目录。

cd stable-diffusion-webui

安装项目依赖。
Stable Diffusion 的运行还依赖于需要 Python 包，我们可以通过 PIP 将它们全部准备就绪。

提醒：优于torch体积比较大，以及其他依赖库较多，这里可能需要3～5分钟，具体时长视使用时候的网络连接情况。

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install cython opencv-python-headless gfpgan open-clip-torch xformers pyngrok clip-anytorch
pip install -r requirements_versions.txt

启动 Stable Diffusion WebUI。
当一切准备就绪，我们可以使用以下命令启动 Stable Diffusion WebUI。

python launch.py --listen
在启动时，Stable Diffusion WebUI 会根据需要下载一些必要模型数据，另外，加载模型也需要花费一些时间，所以我们现在要做的就是耐心等待。当 Terminal 中显示出 Running on local URL: http://0.0.0.0:7860字样，就表示程序已经启动并对外提供服务了。

根据你提供的错误信息，你的PyTorch无法使用GPU。这可能是由于以下原因导致的：

1. 系统没有安装正确的CUDA版本或驱动程序。
2. PyTorch没有正确配置以使用GPU。
3. 系统内存不足，无法分配给GPU。
4. 系统防火墙阻止了GPU的使用。

你可以尝试以下操作来解决这个问题：

1. 检查并更新系统的CUDA和驱动程序。
2. 在PyTorch的配置文件中启用GPU支持。
3. 确保系统有足够的内存分配给GPU。
4. 检查并更新系统的防火墙设置。

从错误信息来看，问题出在 Torch 无法使用 GPU 上。这可能是因为你的系统上没有安装合适的 GPU 支持库，或者 Python 环境配置有问题。
为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

1. 确保你的系统上有正确版本的 CUDA（CUDA 工具包）和 cuDNN（CuDNN 库）。这两个库通常与 NVIDIA GPU 一起使用。你可以从这里下载并安装它们：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
2. 确保你的系统上正确安装了 PyTorch。你可以从这里下载并安装它：https://pytorch.org/get-started/locally/
3. 在安装完成后，检查你的 Python 环境变量设置。确保 PATH 变量包含了 CUDA 和 cuDNN 的安装路径。你也可以尝试设置 LD_LIBRARY_PATH 变量，以便系统能够找到这些库。
4. 如果你使用了虚拟环境，请确保在激活虚拟环境后安装 Torch 和相关库。
5. 在执行 launch.py 脚本时，尝试添加 --skip-torch-cuda-test 参数，以跳过 GPU 检查。这样，脚本将尝试使用 CPU 而不是 GPU。